Python实现K均值聚类算法

最新推荐文章于 2025-11-25 00:06:26 发布
最新推荐文章于 2025-11-25 00:06:26 发布
阅读量89 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 算法 python 均值算法 机器学习-深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bug_code702/article/details/132968825
本文介绍了如何使用Python实现K均值聚类算法，讲解了算法的基本原理并提供了详细的代码实现。通过导入NumPy和sklearn.cluster.KMeans，创建并训练模型，对数据进行聚类，并分析聚类结果。K均值算法是一种广泛应用的无监督学习方法，可用于划分具有相似特征的数据簇。

K均值聚类（K-means clustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。在该算法中，每个数据点被分配到距离其最近的簇中心，从而形成了K个簇。本文将介绍如何使用Python实现K均值聚类算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库，包括NumPy和sklearn.cluster中的KMeans类：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

接下来，我们需要准备要进行聚类的数据集。假设我们有一个包含N个数据点的数据集，每个数据点有M个特征。我们可以将数据存储在一个N行M列的NumPy数组中，其中每一行表示一个数据点，每一列表示一个特征。

data = np.array([
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Python实现k均值聚类算法_K-Means聚类算法
weixin_44097539的博客
04-03 3016
Python实现k均值聚类算法_K-Means聚类算法 若想快速了解k均值聚类算法_K-Means聚类算法，可参考这位大佬的文章，通俗易懂：k均值聚类算法考试例题_K-Means聚类算法，作者：weixin_39789792 感谢这位博主。 本篇博客仅作为自用笔记，如有侵权联系删除。 代码详细 注意： 质心k的坐标取值不能取的太离谱，比如三个质心中有一个质心的坐标离样本数据中所有坐标都很远，就会导致列表sse_k1(或k2、k3)中无数据，便使len(sse_kx(x为1、2、3))=0,报错：Zero
Python实现K均值聚类算法完整示例
08-03
Python中实现K均值聚类算法可以使用多种库，其中最常用的是Scikit-learn。Scikit-learn提供了一个简单直观的接口来实现K均值聚类，同时提供了多种优化和参数调整的功能。 在Python中实现K均值聚类算法的基本步骤...
python实现K均值聚类算法
05-14
使用python实现K均值聚类，并返回各个中心点到点集的距离之和，可用于调整分类个数、筛选最优的聚类。
向量搜索技术深度研究报告：架构原理、核心算法与企业级应用范式
north_eagle的专栏
11-24 1553
信息检索技术的演进历程，本质上是人类试图让机器理解语言深层含义的漫长探索。从早期的布尔逻辑检索、倒排索引（Inverted Index）到如今的向量搜索（Vector Search），这一领域的每一次飞跃都重塑了数据交互的边界。当前，随着大语言模型（LLM）的爆发式增长和检索增强生成（RAG）架构的普及，向量搜索技术已从学术界的边缘课题跃升为企业级AI基础设施的核心组件。
【LeetCode】算法技巧专题（持续更新）
weixin_52199109的博客
11-24 634
持续记录更新。
【算法】day 20 leetcode 贪心
最新发布
2401_86272648的博客
11-25 275
类似层序遍历，left 标记当前第 x 跳的左边界，right 标记当前第 x 跳的右边界，遍历 left 到 right 区间的值，计算 num[i]+i = 下一跳到达的位置，最大位置标记为 maxIndex，即下一跳的右边界。遍历数组，找到每种字母的右边界，用 hash 表存储，每种字母的最后一个字母的位置会覆盖前面的位置，从而获得每种字母的右边界。再遍历数组，获取已经遍历过的字母中，右边界最大位置，如果最大位置就是当前遍历字母的右边界，则此字母是分割点。时间复杂度：O(n)，只遍历了一遍数组。
【剑斩OFFER】算法的暴力美学——只出现一次的数字 ||
就业知识博客
11-24 447
力扣137题：只出现一次的数字 ||
优选算法-队列+宽搜（BFS）：73.在每个树行中找最大值
要努力去发光，而不是被照亮~
11-25 258
优选算法-队列+宽搜（BFS）：73.在每个树行中找最大值解析
第二次测试题解
2402_89056915的博客
11-23 859
第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。
LeetCode算法刷题——128. 最长连续序列
2301_76925430的博客
11-24 976
本文介绍了寻找最长连续序列的高效算法。通过使用哈希集合存储数字，我们能够快速判断数字是否存在。关键在于只从每个连续序列的起点开始扩展，避免重复计算，从而在O(n)时间复杂度内解决问题。算法首先将所有数字存入集合，然后遍历集合寻找序列起点，最后扩展序列并记录最大长度。
c++ 算法
分享unity，c#，c++相关内容
11-24 391
本文将开启C++算法系列教程，涵盖11大类常用算法。主要内容包括：基础排序算法（冒泡、快排等）；搜索算法（二分、DFS/BFS）；图算法（最短路、最小生成树）；动态规划（背包、LCS）；贪心与分治算法；回溯递归（N皇后）；数论算法（筛法、GCD）；字符串处理（KMP、Trie）；几何算法（凸包、点位置判断）以及其他实用技巧（双指针、线段树）。复杂算法将分篇讲解，适合系统学习各类算法实现与应用。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
2301_79248256的博客
11-24 749
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
ID3 算法为什么可以用来优化决策树
m0_37225702的博客
11-24 85
信息增益驱动：每次选择最能区分类别的特征，减少树的不确定性。贪心递归构建：快速生成高效结构，尽可能少的分支和深度。提前停止划分：避免冗余节点，提高分类效率。ID3 用“最优划分特征优先”的策略，让树更短、更准确、更高效。
优选算法-栈：69.验证栈序列
要努力去发光，而不是被照亮~
11-25 247
优选算法-栈：69.验证栈序列解析
【剑斩OFFER】算法的暴力美学——丢失的数字
就业知识博客
11-23 325
力扣268：丢失的数字
优选算法-栈：67.基本计算器Ⅱ
要努力去发光，而不是被照亮~
11-24 211
优选算法-栈：67.基本计算器Ⅱ解析
【深度长文】RLHF 算法全景解析：从 PPO 到 DPO/GRPO 的范式革命
Bug_makerACE的博客
11-24 1018
本文围绕 LLM 训练的 PPO、DPO、GRPO 三种算法展开，以 PO 统一视角解析核心逻辑，对比各算法组件、显存压力等差异。
[优选算法专题八.分治-归并 ——NO.46~48 归并排序 、数组中的逆序对、计算右侧小于当前元素的个数]
2401_83386596的博客
11-24 795
本文分析了三个基于归并排序的算法题解：1) 排序数组，通过分治递归和合并操作实现O(nlogn)排序；2) 逆序对统计，在合并过程中计算跨子数组的逆序对数量；3) 右侧较小元素计数，利用元素索引在归并时统计右侧更小元素个数。三个解法都采用分治思想，在合并阶段完成核心操作，具有O(nlogn)时间复杂度和O(n)空间复杂度的共同特点，展现了归并排序在解决相关统计问题上的高效性和灵活性。
Python实现K均值聚类算法详细教程
资源摘要信息:"K均值聚类算法Python代码" 知识点详细说明： 1. K均值聚类算法概述： K均值聚类算法（K-means clustering algorithm）是一种广泛使用的迭代算法，用于将数据划分为K个簇（cluster）。在数据挖掘和...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值